{"id":1668,"date":"2026-07-15T13:20:54","date_gmt":"2026-07-15T13:20:54","guid":{"rendered":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/?p=1668"},"modified":"2026-07-15T13:20:55","modified_gmt":"2026-07-15T13:20:55","slug":"moderne-landwirtschaftstechnologie-smart-farms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/modern-farming-technology-smart-farms\/","title":{"rendered":"Wie moderne Landwirtschaftstechnologie die traditionelle Landwirtschaft ver\u00e4ndert"},"content":{"rendered":"

Von einem Weizenfeld in Anhui zu einer weiterreichenden Frage<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Lesern au\u00dferhalb Chinas ist der Name Xu Congxiang m\u00f6glicherweise nicht gel\u00e4ufig. \u00d6ffentlichen Berichten zufolge ist er ein Getreidebauer aus dem Dorf Zhanghuai im Kreis Taihe, Fuyang, in der Provinz Anhui, und hat den gr\u00f6\u00dften Teil seines Lebens auf Weizen- und Sojabohnenfeldern verbracht. Die Einheimischen bezeichnen den erfahrenen Landwirt als \u201elebendes Lexikon der Landwirtschaft\u201c, da er Notizb\u00fccher f\u00fchrte, Methoden auf dem Feld erprobte und schwierige agronomische Konzepte in einer einfachen Sprache erkl\u00e4rte, die auch benachbarte Landwirte verstehen konnten.<\/p>\n\n\n\n

Seine Geschichte ist f\u00fcr ein Publikum aus dem Bereich der intelligenten Landwirtschaft nicht deshalb aufschlussreich, weil es sich um eine vollst\u00e4ndige Biografie handelt, sondern weil sie einen praktischen Wandel verdeutlicht, mit dem viele landwirtschaftliche Betriebe derzeit konfrontiert sind. Traditionelles Wissen ist nicht von den Feldern verschwunden. Es wurde schriftlich festgehalten, erprobt, mit wissenschaftlichen Empfehlungen abgeglichen und nach und nach mit moderner Landwirtschaftstechnologie wie Ernte\u00fcberwachung, Betriebs\u00fcberwachung, Fernerkundung, Drohnen und digitalen Felddaten verkn\u00fcpft.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Artikel st\u00fctzt sich auf Fakten, die in \u00f6ffentlichen Berichten \u00fcber Xu Congxiang und seine Familie beschrieben werden. Wewin Smart Agri war an den hier beschriebenen Projekten nicht beteiligt, und die Beispiele dienen lediglich dazu, zu erl\u00e4utern, wie moderne Landwirtschaftstechnologie Erfahrungen aus der Praxis in zeitnahere und messbare Entscheidungen umsetzen kann.<\/p>\n\n\n\n

\"Moderne<\/figure>\n\n\n\n

Traditionelle Erfahrung war die erste Felddatenbank<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das landwirtschaftliche Wissen der Familie entstand in einer Zeit, in der die Feldarbeit noch stark von k\u00f6rperlicher Arbeit, Ged\u00e4chtnisleistung und wiederholten Beobachtungen abhing. \u00d6ffentliche Berichte beschreiben, wie Xu, nachdem er Anfang der 1970er Jahre eine kurze T\u00e4tigkeit als Lehrer aufgegeben hatte, zur Landwirtschaft zur\u00fcckkehrte, weil er wollte, dass die Familien vor Ort mehr Getreide anbauten. Zu jener Zeit standen den Bauern noch kaum wissenschaftliche Hilfsmittel zur Verf\u00fcgung, sodass eine Lupe, ein Wasserkessel, ausgeliehene Landwirtschaftsb\u00fccher und Notizb\u00fccher Teil seiner Arbeitsausr\u00fcstung wurden.<\/p>\n\n\n\n

Diese Notizb\u00fccher waren wichtig, weil sie die t\u00e4glichen Erfahrungen auf dem Feld in Aufzeichnungen umwandelten. Der erfahrene Landwirt beobachtete tags\u00fcber das Pflanzenwachstum und studierte nachts bei Lampenlicht, um Wege zu finden, die Weizenertr\u00e4ge zu steigern und den Sojaanbau unter schwierigen Bedingungen zu bew\u00e4ltigen. Er fasste praktische Regeln zu Tiefenbearbeitung, Bew\u00e4sserung, D\u00fcngungszeitpunkt, kr\u00e4ftigen S\u00e4mlingen und Erholung der Pflanzen in einfachen Reimen zusammen, die sich die Dorfbewohner leicht merken konnten.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr einen modernen Betriebsleiter \u00e4hnelt diese fr\u00fche Phase \u00fcberraschenderweise der ersten Stufe der Pr\u00e4zisionslandwirtschaft. Die Daten lagen zwar nicht in digitaler Form vor, wiesen jedoch eine gewisse Struktur auf: Wachstumsstadium, Bodenbeschaffenheit, Witterungsstress, Keimlingsst\u00e4rke und die Reaktion auf eine Bewirtschaftungsma\u00dfnahme. Moderne Landwirtschaftstechnologie ersetzt diese Art der Beobachtung nicht; sie bietet erfahrenen Getreidebauern lediglich eine schnellere und konsistentere M\u00f6glichkeit, diese Daten zu erfassen.<\/p>\n\n\n\n

Die Wissenschaft hielt durch Experimente und Menschen Einzug in die Landwirtschaft<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der n\u00e4chste Schritt in dieser Geschichte war weder eine App noch ein Dashboard. Es war die Zusammenarbeit mit Agrarwissenschaftlern und landwirtschaftlichen Forschungseinrichtungen. \u00d6ffentlichen Berichten zufolge lud der Betrieb im Jahr 2007 Experten von landwirtschaftlichen Wissenschaftsakademien auf Provinz- und Kommunalebene in das Dorf ein und verwandelte einen Familienhof in einen Ort, an dem lokale Landwirte von Fachleuten lernen konnten.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Schritt ver\u00e4nderte die Bedeutung von Erfahrung. Anstatt sich nur auf das zu verlassen, was ein einzelner Landwirt in einer Saison beobachtet hatte, begann das Dorf, Sorten und Anbaumethoden zu vergleichen und sich von Experten beraten zu lassen, um zu entscheiden, was in gr\u00f6\u00dferem Umfang \u00fcbernommen werden sollte. Berichte beschreiben die Pr\u00fcfung von mehr als 20 Weizensorten und die Z\u00fcchtung einer als \u201eTaifeng Nr. 6\u201c bekannten Sojabohnensorte sowie ertragreiche Felder, die in Anhui neue Ertragsrekorde aufstellten. \u00c4hnliche Forschungsarbeiten zur Weizenverbesserung werden auch vom IInternationales Zentrum f\u00fcr die Verbesserung von Mais und Weizen (CIMMYT)<\/a>, eine der weltweit f\u00fchrenden Agrarforschungsorganisationen, die sich auf die Steigerung der Weizenproduktivit\u00e4t und eine nachhaltige Landwirtschaft konzentriert.<\/p>\n\n\n\n

Dies ist die Br\u00fccke zwischen traditioneller Landwirtschaft und Pr\u00e4zisionslandwirtschaft. Die Frage eines Landwirts wird zu einem Versuch. Aus einem Versuch wird eine wiederholbare Methode. Eine wiederholbare Methode wird zu etwas, das eine Genossenschaft, ein Familienbetrieb oder ein Dienstleister auf gr\u00f6\u00dfere Fl\u00e4chen ausweiten kann \u2013 und das mit weniger Spekulationen.<\/p>\n\n\n\n

\"Wetter\u00fcberwachungssystem\"<\/figure>\n\n\n\n

Das Wetterrisiko f\u00fchrte dazu, dass aus Erfahrungen Planungen wurden<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eines der eindrucksvollsten Beispiele in den \u00f6ffentlichen Berichten sind die starken Regenf\u00e4lle in der Region Huang-Huai im Jahr 2003. Ein gro\u00dfes Soja-Versuchsfeld wurde \u00fcberflutet, und die Familie arbeitete mit lokalen Dorfvertretern zusammen, um das Wasser abzuleiten und die S\u00e4mlinge zu sch\u00fctzen. Au\u00dferdem stellte der Betrieb von der Wurzel- auf die Blattd\u00fcngung um, um den Sojapflanzen zu helfen, sich nach der \u00dcberschwemmung zu erholen.<\/p>\n\n\n\n

Die Lehre daraus ist nicht einfach nur, dass ein Landwirt bei schlechtem Wetter hart gearbeitet hat. Dieser Ansatz steht im Einklang mit der FAO \u2013 Digitale Landwirtschaft<\/a><\/strong> Eine Initiative, bei der der Schwerpunkt auf dem Einsatz digitaler Technologien und Daten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in der Landwirtschaft liegt. Es war das Wetterrisiko, das eine \u00c4nderung der Bewirtschaftungsweise erzwang. In der modernen intelligenten Landwirtschaft hilft die Wetter\u00fcberwachung landwirtschaftlichen Betrieben dabei, Niederschlag, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Wind und krankheitsbeg\u00fcnstigende Bedingungen fr\u00fcher zu erkennen, sodass ein Team Entscheidungen bez\u00fcglich Entw\u00e4sserung, Spr\u00fchma\u00dfnahmen, Bew\u00e4sserung oder Feldzugang treffen kann, bevor der Schaden offensichtlich wird.<\/p>\n\n\n\n

Ein praktischer Wetter\u00fcberwachungssystem<\/a> Oft beginnt alles mit einer automatischen Wetterstation und landwirtschaftlichen Sensoren, die in der N\u00e4he der Anbaufl\u00e4che aufgestellt werden. Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren, Niederschlagsmesser, Windsensoren und andere Umweltsensoren helfen modernen Betriebsleitern dabei, Krankheitsausbr\u00fcche vorherzusagen, die Bew\u00e4sserung zu planen, Wetterrisiken zu minimieren und die Bewirtschaftung anzupassen, noch bevor sich Stresserscheinungen im Bl\u00e4tterdach zeigen. Der Wert liegt nicht in den Datenpunkten selbst, sondern in den Entscheidungen, die sie unterst\u00fctzen \u2013 beispielsweise die Verschiebung einer Spritzung bei starkem Wind oder die Vorbereitung der Bew\u00e4sserung nach einer trockenen, hei\u00dfen Phase.<\/p>\n\n\n\n

\u00d6ffentlichen Berichten zufolge wurde der Sojabohnenertrag des Dorfes in jenem Jahr sp\u00e4ter von Landwirtschaftsexperten \u00fcberpr\u00fcft und erreichte ein f\u00fcr den Sommeranbau von Sojabohnen in der Region Huang-Huai hohes Niveau. Diese Tatsache sollte in jedem ver\u00f6ffentlichten Artikel sorgf\u00e4ltig zitiert werden, doch der entscheidende Punkt ist klar: Das Wetter l\u00e4sst sich nicht allein dadurch besser steuern, dass ein landwirtschaftlicher Betrieb digitalisiert wird. Es l\u00e4sst sich besser steuern, wenn Beobachtung, Vorhersage, Reaktion und Nachmessung miteinander verkn\u00fcpft sind.<\/p>\n\n\n\n

\"Sch\u00e4dlings\u00fcberwachungssystem\"<\/figure>\n\n\n\n

Sch\u00e4dlinge \u00fcberwachen, bevor sie zu einem fl\u00e4chendeckenden Problem werden<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In der j\u00fcngsten Phase des Demonstrationsbetriebs wird in \u00f6ffentlichen Berichten die Einf\u00fchrung intelligenter \u00dcberwachungssysteme beschrieben, darunter sichtbare Feld\u00fcberwachungsstationen zur Erkennung von Krankheiten und Sch\u00e4dlingen sowie ein automatisches \u00dcberwachungs- und Warnsystem f\u00fcr Weizenschorf. In den Berichten werden au\u00dferdem Satelliten-Fernerkundungsterminals erw\u00e4hnt, die die Genauigkeit der Sch\u00e4dlings- und Krankheitswarnungen verbessert haben, sowie der Pflanzenschutz per Drohne und Beidou-gesteuerte Anbaumaschinen.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr landwirtschaftliche Betriebe ist ein Sch\u00e4dlings\u00fcberwachungssystem von gro\u00dfem Nutzen, da der Sch\u00e4dlingsdruck selten gleichm\u00e4\u00dfig verteilt ist. Eine automatische Sch\u00e4dlings\u00fcberwachung kann dabei helfen, Insektenaktivit\u00e4t, krankheitsbeg\u00fcnstigende Bedingungen und Feldbereiche zu identifizieren, die einer genaueren Begutachtung bed\u00fcrfen. Wenn die Warnung fr\u00fch genug erfolgt, kann ein landwirtschaftlicher Betrieb unn\u00f6tige Pestizidausbringungen vermeiden, g\u00fcnstige Feldbedingungen erhalten und die Erntequalit\u00e4t verbessern, indem das richtige Problem zum richtigen Zeitpunkt bek\u00e4mpft wird.<\/p>\n\n\n\n

Hier werden landwirtschaftliche Sensoren zu mehr als nur Ger\u00e4ten, die auf einem Feld aufgestellt werden. Bodenfeuchtesensoren, Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren, Blattn\u00e4ssesensoren, Lichtsensoren und andere Umweltsensoren helfen dabei zu erkl\u00e4ren, warum eine Kulturpflanze unter Stress steht und ob ein Sch\u00e4dlings- oder Krankheitsrisiko mit den Umweltbedingungen auf dem Feld zusammenh\u00e4ngt. In der IoT-Landwirtschaft sind Sensormesswerte erst dann von Nutzen, wenn sie einem Betriebsleiter dabei helfen zu entscheiden, wo er Kontrollen durchf\u00fchren muss, ob ein Schwellenwert erreicht wurde und ob ein Pflanzenschutz-Einsatz per Drohne das gesamte Gebiet oder nur einen bestimmten Bereich abdecken sollte.<\/p>\n\n\n\n

Gro\u00dfe landwirtschaftliche Betriebe, Obstplantagen und abgelegene landwirtschaftliche Gebiete ben\u00f6tigen oft ein LoRa-Sensornetzwerk, da die WLAN-Abdeckung au\u00dferhalb von Geb\u00e4uden und H\u00f6fen begrenzt ist. LoRa erm\u00f6glicht eine Kommunikation \u00fcber gro\u00dfe Entfernungen zwischen landwirtschaftlichen Sensoren und Gateways bei sehr geringem Stromverbrauch, was besonders dann von Vorteil ist, wenn die Ger\u00e4te \u00fcber l\u00e4ngere Zeitr\u00e4ume auf dem Feld verbleiben. Bei der Pflanzen- und Betriebs\u00fcberwachung sorgt diese unauff\u00e4llige Verbindung daf\u00fcr, dass Boden-, Wetter- und Sch\u00e4dlingsdaten weitergegeben werden, ohne dass jedes Feld wie ein B\u00fcronetzwerk funktionieren muss.<\/p>\n\n\n\n

Die Fernerkundung liefert die Perspektive, die ein Landwirt vom Bergr\u00fccken aus nicht sehen kann<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein Landwirt, der \u00fcber ein Feld geht, kann mit geschultem Auge die Blattfarbe, Lagerung, Bodenrisse und staunasse Stellen erkennen. Schwieriger ist es jedoch, vom Feldrand aus die Unterschiede \u00fcber Hunderte oder Tausende von Mu hinweg zu erkennen, insbesondere wenn die Fl\u00e4chen von einer Genossenschaft oder einem Familienbetrieb bewirtschaftet werden. Aus diesem Grund hat die Satellitenfernerkundung im Rahmen des allgemeinen Trends hin zu moderner Landwirtschaftstechnologie an Bedeutung gewonnen.<\/p>\n\n\n\n

In den \u00f6ffentlichen Berichten werden Satellitenfernerkundungsstationen im Zusammenhang mit Krankheits- und Sch\u00e4dlingswarnungen erw\u00e4hnt. Im Rahmen eines umfassenderen Arbeitsablaufs der Pr\u00e4zisionslandwirtschaft kann die Satellitenfernerkundung dabei helfen, Unterschiede im Pflanzenwachstum, Stressmuster und Bereiche zu identifizieren, die einer genaueren Begutachtung vor Ort bed\u00fcrfen. Sie liefert zwar f\u00fcr sich genommen kein vollst\u00e4ndiges Bild, kann einem Betriebsleiter jedoch Aufschluss dar\u00fcber geben, wo er genauer hinschauen sollte.<\/p>\n\n\n\n

Dies ist f\u00fcr Dienstleister ebenso wichtig wie f\u00fcr Landwirte. Wenn eine Genossenschaft Feldbegehungen, Pestizidausbringungen, Bew\u00e4sserungskontrollen oder die Ernteplanung organisieren muss, kann ein kartenbasiertes Signal blinde Flecken reduzieren. Zwar interpretiert der Landwirt das Signal nach wie vor selbst, doch verk\u00fcrzt das Signal die Zeit zwischen dem Auftreten eines Problems auf dem Feld und einer Managemententscheidung.<\/p>\n\n\n\n

\"Betriebs\u00fcberwachung\"<\/figure>\n\n\n\n

Drohnen, Navigation und Bew\u00e4sserung machen Entscheidungen umsetzbar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In \u00f6ffentlichen Berichten wird Xus Enkel Xu Xudong mit den Worten zitiert, sein Gro\u00dfvater habe die Familie dazu gedr\u00e4ngt, Drohnen anzuschaffen und die Infrastruktur auf den Feldern z\u00fcgig zu verbessern. Das ist zwar nur ein kleines Detail, verdeutlicht jedoch einen echten Wandel in der Landwirtschaft. Sobald durch \u00dcberwachung ein Risiko erkannt wird, ben\u00f6tigt der landwirtschaftliche Betrieb nach wie vor Hilfsmittel, die zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort eingreifen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Der Pflanzenschutz per Drohne ist eine M\u00f6glichkeit, diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen. Er kann eine rechtzeitige Ausbringung unterst\u00fctzen, wenn der Zugang zum Feld schwierig ist, wenn nur begrenzt Arbeitskr\u00e4fte zur Verf\u00fcgung stehen oder wenn das Zeitfenster f\u00fcr die Behandlung eng ist. Nach dem gleichen Prinzip k\u00f6nnen die in der \u00f6ffentlichen Berichterstattung erw\u00e4hnten, Beidou-gesteuerten S\u00e4maschinen Aussaatl\u00fccken und Doppelaussaat reduzieren und so einen Anbauplan in eine geradlinigere, einheitlichere Umsetzung auf dem Feld umsetzen.<\/p>\n\n\n\n

Intelligente Bew\u00e4sserung ist Teil derselben Entscheidungskette. Landwirtschaftssensoren, Wetter\u00fcberwachung und Bodenfeuchtesensoren arbeiten zusammen, um aufzuzeigen, ob eine Kulturpflanze Wasser ben\u00f6tigt, ob Niederschl\u00e4ge den Bedarf voraussichtlich decken k\u00f6nnen und ob eine Bew\u00e4sserung nach feuchtem Wetter den Krankheitsdruck verschlimmern k\u00f6nnte. In der modernen Landwirtschaft geht es bei der Bew\u00e4sserung nicht nur um die Zufuhr von Wasser, sondern darum, Bew\u00e4sserungsentscheidungen auf das Wachstumsstadium der Kulturpflanzen, die Bodenbeschaffenheit, Niederschlagsmengen und das Krankheitsrisiko abzustimmen, damit Wasser gezielter eingesetzt wird.<\/p>\n\n\n\n

Eine Geschichte \u00fcber drei Generationen, ohne dass daraus eine Biografie wird<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Familiengeschichte verleiht dem Artikel eine pers\u00f6nliche Note, doch die wichtigste Erkenntnis betrifft den Wandel in der Landwirtschaft. In \u00f6ffentlichen Berichten wird Xu Congxiang als Vertreter der ersten Generation beschrieben, die sich darauf konzentrierte, den Getreideertrag durch Experimente, Vorf\u00fchrungen und die Schulung der Landwirte zu steigern. Sein Sohn Xu Jian kehrte sp\u00e4ter aus dem Gesch\u00e4ft mit landwirtschaftlichen Betriebsmitteln zur\u00fcck, schloss sich der landwirtschaftlichen Arbeit an und half 2010 beim Aufbau einer Genossenschaft.<\/p>\n\n\n\n

Xu Xudong, der Vertreter der dritten Generation, wuchs inmitten von Weizenfeldern auf, studierte jedoch Architektur, bevor er in seine Heimat zur\u00fcckkehrte. Berichten zufolge half er bereits w\u00e4hrend seines Studiums dabei, die handschriftlichen Unterlagen seines Gro\u00dfvaters zu digitalisieren, kehrte sp\u00e4ter ins Dorf zur\u00fcck und wurde schlie\u00dflich Vorsitzender der Genossenschaft, nachdem sein Vater im Jahr 2022 verstorben war. Sein eigener Denkansatz zielt weniger darauf ab, den h\u00f6chstm\u00f6glichen theoretischen Ertrag anzustreben, sondern vielmehr darauf, Katastrophen vorzubeugen, Risiken zu minimieren, die Qualit\u00e4t zu verbessern und den Ertrag in einem stabilen und angemessenen Rahmen zu halten.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Generationswechsel ist f\u00fcr Projektmanager und Landwirte von Bedeutung, da die Einf\u00fchrung neuer Technologien selten mit einer einmaligen Anschaffung verbunden ist. Die eine Generation sammelt vielleicht Erfahrungen durch manuelle Arbeit. Eine andere organisiert m\u00f6glicherweise Fl\u00e4chen, Arbeitskr\u00e4fte und genossenschaftliche Dienstleistungen. Eine j\u00fcngere Generation kann diese Grundlagen mit landwirtschaftlichen Sensoren, Wetter\u00fcberwachungssystemen, Sch\u00e4dlings\u00fcberwachungssystemen, intelligenter Bew\u00e4sserung, LoRa-Kommunikation, Markenprodukten und datengest\u00fctztem Management verkn\u00fcpfen.<\/p>\n\n\n\n

Was dies f\u00fcr die moderne Agrartechnik bedeutet<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die wichtigste Erkenntnis aus diesem Fall ist nicht, dass jeder landwirtschaftliche Betrieb dieselbe Ausr\u00fcstungsliste \u00fcbernehmen sollte. Die wichtige Erkenntnis ist vielmehr, dass jede Phase ein spezifisches Problem gel\u00f6st hat: Notizen l\u00f6sten das Problem vergessener Erfahrungen, agronomische Versuche l\u00f6sten das Problem ungetesteter Annahmen, ein Sch\u00e4dlings\u00fcberwachungssystem behob das Problem versp\u00e4teter Warnungen, und die Satellitenfernerkundung trug dazu bei, Schwankungen im Feld sichtbar zu machen.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Besucher der Website von Wewin Smart Agri ist dies eine praxisnahe Art, \u00fcber Pr\u00e4zisionslandwirtschaft zu sprechen. Landwirtschaftliche Sensoren sollten Fragen aus der Praxis beantworten und nicht nur Zahlen liefern. Ein Wetter\u00fcberwachungssystem sollte Entscheidungen \u00fcber Entw\u00e4sserung, Spritzma\u00dfnahmen, Bew\u00e4sserung und Krankheitsrisiken unterst\u00fctzen. Der Pflanzenschutz per Drohne sollte an Schwellenwerte, das Wachstumsstadium der Pflanzen und die Zug\u00e4nglichkeit der Felder gekoppelt sein, anstatt als eigenst\u00e4ndige Dienstleistung behandelt zu werden.<\/p>\n\n\n\n

Ein Projektmanager, der sich mit dem Thema \u201eIoT in der Landwirtschaft\u201c befasst, kann anhand dieser Geschichte praktische Fragen stellen. Welche Entscheidungen werden zu sp\u00e4t getroffen? Welche Beobachtungen h\u00e4ngen zu sehr von einer einzigen erfahrenen Person ab? Welche Risiken treten jede Saison erneut auf, werden aber nach wie vor nur aus dem Ged\u00e4chtnis heraus bew\u00e4ltigt? Welche Daten aus der Pflanzen\u00fcberwachung, der Betriebs\u00fcberwachung oder einem LoRa-Sensornetzwerk w\u00fcrden den Zeitpunkt, den Ort oder die Methode eines Feldarbeitseinsatzes ver\u00e4ndern?<\/p>\n\n\n\n

Erfahrung ist nach wie vor entscheidend, Daten machen sie umsetzbar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Erfahrungen, die dieser Geschichte zugrunde liegen, zeigen, dass moderne Landwirtschaftstechnologie keinen vollst\u00e4ndigen Bruch mit der traditionellen Landwirtschaft darstellt. Die \u00e4lteste Ebene ist nach wie vor das Wissen aus der Praxis: wann Setzlinge kr\u00e4ftig sind, wann Wasser sch\u00e4dlich wird, wann der Zeitpunkt der D\u00fcngung angepasst werden sollte und wie eine Kulturpflanze nach Stress aussieht. Die neuere Ebene besteht darin, dass diese Einsch\u00e4tzungen nun durch Agrarsensoren, Wetterdaten, Satellitenbilder, Sch\u00e4dlings\u00fcberwachung, Drohneneins\u00e4tze, intelligente Bew\u00e4sserung und Pr\u00e4zisionsmaschinen unterst\u00fctzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Das ist die praktische Zukunft der intelligenten Landwirtschaft. Es geht nicht darum, die Erfahrung der Landwirte durch Maschinen zu ersetzen. Es geht darum, diese Erfahrung in Entscheidungen umzusetzen, die schneller, messbarer und konsistenter sind, damit das \u00fcber Jahrzehnte hinweg gesammelte Wissen auch bei gr\u00f6\u00dferen Anbaufl\u00e4chen, j\u00fcngeren Teams und ungewissen Anbausaisons als Leitfaden dienen kann, ohne dabei das Urteilsverm\u00f6gen zu verlieren, das dieses Wissen so wertvoll gemacht hat.<\/p>\n\n\n\n

Moderne L\u00f6sungen f\u00fcr die Landwirtschaft<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

M\u00f6chten Sie Ihren landwirtschaftlichen Betrieb mit zuverl\u00e4ssigen \u00dcberwachungs- und Automatisierungstechnologien modernisieren?<\/p>\n\n\n\n

Wir bieten Agrarsensoren, Wetter\u00fcberwachungssysteme, Sch\u00e4dlings\u00fcberwachungssysteme, intelligente Bew\u00e4sserungsl\u00f6sungen, LoRa-basierte Betriebs\u00fcberwachung sowie intelligente Datenerfassungsschr\u00e4nke an.<\/p>\n\n\n\n

Kontakt<\/a> um Ihr landwirtschaftliches Projekt zu besprechen.<\/p>\n\n\n\n

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From a Wheat Field in Anhui to a Wider Question For readers outside China, Xu Congxiang may not be a familiar name. According to public reports, he is a grain grower from Zhanghuai Village in Taihe County, Fuyang, Anhui Province, and has spent most of his life working with wheat and soybean fields. Local people […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1671,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1668","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-knowledge"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1668","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1668"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1668\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1679,"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1668\/revisions\/1679"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1671"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1668"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1668"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wewinsmartagri.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1668"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}